本发明公开了一种基于深度强化学习的光伏主动配电网暂态电压控制方法，包括：分析光伏逆变器结构和控制环节，确定光伏的无功输出极限；将光伏主动配电网的状态空间建模为马尔可夫决策过程，包括：状态空间设计、动作量设计和奖励函数设计；强化学习算法设计和训练，选择适合的算法参数，使用电力系统暂态仿真数据对模型进行训练和优化，应满足无功输出极限的限制；设计控制切换策略，检测到电网电压跌落至一定程度时切换至暂态控制，采用单电流环路控制；将训练好的模型应用于实际光伏主动配电网中，根据当前状态输出最优决策，实现暂态电压控制。